Avainsana: terveydenhuolto
-
Hyvil kehitti hyvinvointialueille tekoälylukutaito-oppaan, joka tukee henkilöstön tekoälyosaamista, tietosuojaa ja potilasturvallisuutta. Opas auttaa organisaatioita myös EU:n tekoälyasetuksen vaatimusten huomioimisessa.
-
Fepod kehitti koneoppimiseen ja MLOps-käytäntöihin perustuvan vierianalytiikan ratkaisun lääkeainepitoisuuksien mittaamiseen verinäytteestä. Teknologia mahdollistaa nopean analyysin ja tukee hoitopäätösten tekemistä.
-
VAKE Donate Speech -palvelu kerää suomenkielistä puhedataa puheentunnistuksen ja äänipohjaisten tekoälysovellusten kehittämiseen. Aineisto tukee suomen kielen puheteknologian tutkimusta ja kehitystä.
-
Coxa hyödyntää koneoppimista leikkausriskien ennustamiseen tekonivelkirurgiassa. Oravizion-ohjelmisto analysoi laajaa leikkausaineistoa ja tukee potilaskohtaista riskinarviointia sekä kliinistä päätöksentekoa.
-
Fimea hyödyntää tekoälyä lääkkeiden haittavaikutusilmoitusten käsittelyn ja analysoinnin tukena. Sovellus tehostaa lääketurvatoiminnan tiedonkäsittelyä ja tukee haittavaikutuksia koskevien tietojen arviointia.
-
Suur-Savon Sähkö määritteli datan ja tekoälyn käyttöä ohjaavia eettisiä periaatteita. Työ tukee tekoälyn vastuullista hallintaa, läpinäkyvyyttä, vaatimustenmukaisuutta ja luottamusta organisaation toiminnassa.
-
Duodecim kehittää tekoälyä hyödyntävää lääketieteellistä tiedonhakua. Hybridihaun ja kieliteknologian avulla ratkaisu tukee kliinisen tiedon nopeaa ja tarkkaa löytämistä suomenkielisestä lääketieteellisestä aineistosta.
-
Premix kehitti tekoälyn hyödyntämistä tukevan data-arkkitehtuurin ja strategisen tiekartan. Keskeisiä käyttökohteita ovat tuotannon laadun ennustaminen ja reseptien automatisointi.
